OpenAPI MCP-server

Vad gör “OpenAPI” MCP-servern?

OpenAPI MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP) server utformad för att koppla AI-assistenter (såsom Claude och Cursor) till möjligheten att söka och utforska OpenAPI-specifikationer via oapis.org. Genom att agera som en brygga gör den det möjligt för AI-modeller att få en helhetsförståelse av komplexa API:er med enkel språkhantering. Servern följer en trestegsprocess: identifiera den nödvändiga OpenAPI-specifikationen, sammanfatta den i tillgängliga termer och beskriva endpoints och deras användning. Även om den inte exekverar API-endpoints direkt (på grund av autentiseringsbegränsningar) är den utmärkt på att ge API-översikter, underlätta kodgenerering och stödja utvecklingsflöden där förståelse och dokumentation av API-struktur är avgörande.

Lista över prompts

• Översiktsprompt: Begär en sammanfattning och förståelse av en OpenAPI-specifikation.
• Detaljerad operation-prompt: Hämtar detaljerade beskrivningar av specifika API-operationer.
• Endpoint-identifieringsprompt: Avgör vilka endpoints som är relevanta baserat på en förfrågan.

Lista över resurser

• OpenAPI-specifikationsöversikt: Ger sammanfattningar av hela API-specifikationer.
• API-operationdetaljer: Tillhandahåller kontextuella detaljer om specifika endpoints och deras parametrar.
• Formatflexibilitet: Stödjer både JSON- och YAML-formaterade API-specifikationer.
• Kompatibilitetsresurs: Testade resurser med Claude Desktop och Cursor för smidig kontekstleverans.

Lista över verktyg

• Inga exekverbara verktyg exponeras i v2; servern fokuserar på utforskning och att tillhandahålla kontekst om API:er men tillåter inte direkt exekvering av endpoints som verktyg.

Användningsområden för denna MCP-server

• Generering av API-dokumentation: Skapa automatiskt läsbar dokumentation från komplexa OpenAPI-specar, vilket gör API:er lättare att förstå för utvecklare.
• Stöd för API-kodgenerering: Hjälper utvecklare att generera klientkod genom att ge tydliga beskrivningar av endpoints och användningsdetaljer.
• API-upptäckt och utforskning: Identifiera och sammanfatta snabbt tillgängliga endpoints, vilket hjälper team eller AI-modeller att upptäcka API-funktioner.
• Kontekst till AI-agenter: Förse LLMs eller agenter med relevant API-kontekst, vilket förbättrar deras förmåga att besvara frågor eller skriva kod som involverar externa API:er.
• Onboarding och utbildning: Hjälper nya teammedlemmar eller AI-agenter att lära sig om okända API:er genom förenklade sammanfattningar och operationuppdelningar.

Så här sätter du upp den

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js är installerat på ditt system.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till OpenAPI MCP-servern i avsnittet mcpServers med den medföljande JSON-koden.
4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera anslutningen till MCP-servern.

Exempelkonfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Observera: Skydda dina API-nycklar med miljövariabler enligt ovan.

Claude

1. Installera Node.js.
2. Gå in på Claudes MCP-integrationsinställningar.
3. Lägg till OpenAPI MCP-servern med följande konfiguration.
4. Spara inställningarna och starta om Claude.
5. Bekräfta att servern är tillgänglig som MCP-resurs.

Exempelkonfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Se till att Node.js är installerat.
2. Leta upp Cursors konfigurationsfil.
3. Infoga OpenAPI MCP-servern under mcpServers.
4. Spara och starta om Cursor.
5. Testa med en exempel-OpenAPI-förfrågan.

Exempelkonfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Installera Node.js om det inte redan är installerat.
2. Redigera Clines konfigurationsfil för att inkludera OpenAPI MCP-servern.
3. Lägg till följande JSON-block.
4. Spara ändringarna och starta om Cline.
5. Bekräfta att MCP-servern är aktiv.

Exempelkonfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Skydda API-nycklar:
Lagra känsliga nycklar i miljövariabler och referera till dem i din konfiguration enligt egenskapen env.

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt anger du dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

{
  "openapi-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När du har konfigurerat är AI-agenten nu redo att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “openapi-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

OpenAPI MCP-servern är en fokuserad och användbar MCP som utmärker sig när det gäller att tillhandahålla kontekst och utforskningsverktyg för OpenAPI-specifikationer. Dess avsaknad av endpoint-exekvering är en begränsning för vissa avancerade användningsområden, och sampling/roots-stöd är inte dokumenterat. Men dess tydliga installationsinstruktioner, starka kodbas och aktiva användning i communityn gör den till ett starkt alternativ för utvecklare som behöver API-kontekst och stöd för kodgenerering.

MCP-betyg